글로벌 데이터 클라우드 기업 Snowflake가 프랑스 제약사 Sanofi의 전사적 인공지능 전환을 지원하며 바이오제약 산업 내 AI 활용 범위를 빠르게 넓히고 있다. 사노피는 연구개발과 제조, 상업 부문 전반에 AI 에이전트를 적용하는 ‘AI-레디 기반’ 체계를 구축하고, 신약 개발과 현장 영업 의사결정 속도를 끌어올리는 데 주력하고 있다.
사노피는 스노우플레이크의 AI 플랫폼인 코텍스 AI를 기반으로 데이터 활용 구조를 통합하고 있다. 기존처럼 분산된 시스템에서 데이터를 끌어오는 방식 대신, 하나의 데이터 환경에서 AI가 직접 분석과 실행을 수행하는 구조로 전환하는 것이 핵심이다.
특히 신규 AI 에이전트 ‘컨시어지 포 필드(Concierge for Field)’는 영업 조직의 업무 방식 변화에 초점이 맞춰져 있다. 해당 에이전트는 의료진 미팅 준비 과정에서 의사의 전문 분야, 처방 이력, 기존 거래 기록 등을 분석해 우선 방문 대상과 미팅 전략을 자동으로 구성한다. 기존에 수 시간 이상 걸리던 자료 수집과 정리 작업을 수 초 단위로 단축했다는 점이 특징이다.
사노피는 과거 수천 개의 대시보드를 구축했지만 실제 활용도는 제한적이었다고 설명했다. 데이터는 쌓였으나 의사결정으로 연결되지 못한 구조적 문제가 있었다는 것이다. 이번 전환은 단순한 시스템 고도화를 넘어 데이터 활용 방식 자체를 AI 중심으로 바꾸는 시도에 가깝다.
다만 대규모 AI 전환 과정에서 데이터 의존도 증가와 시스템 종속성 문제는 여전히 과제로 남는다. 특정 클라우드 및 AI 플랫폼에 의존도가 높아질 경우 기술 선택권이 제한될 수 있다는 지적도 업계에서 나온다.
사노피는 연구개발(R&D), 조달, 정보기술(IT), 인사(HR), 현장 영업 등 전사 영역에 AI 에이전트를 적용하고 있다. 실제 임상 데이터 분석과 신약 개발 의사결정 과정에서도 스노우플레이크 기반 시스템이 활용되며 분석 속도를 높이고 있다.
사노피 데이터 및 엔지니어링 조직은 스노우플레이크의 전담 엔지니어 팀과 협력해 AI 시스템을 공동 설계하고 있으며, 외부 AI 애플리케이션 기업과의 결합도 병행하고 있다. 이 과정에서 엔터프라이즈 소프트웨어의 복잡성을 줄이고 운영 효율성을 높이는 것이 목표로 제시됐다.
바이오제약 산업에서는 신약 개발 기간 단축과 임상 데이터 분석 속도가 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다. 사노피의 행보는 AI를 단순 보조 도구가 아닌 핵심 운영 인프라로 전환하는 흐름으로 해석된다.
스노우플레이크 최고경영진은 “통합된 데이터 환경 위에서 AI가 직접 작동하는 구조가 새로운 기업 운영 방식”이라고 설명하며, 실제 현장 적용 가능성을 강조했다.
다만 업계에서는 AI 도입이 연구 효율성을 높이는 동시에 데이터 거버넌스, 규제 대응, 보안 관리 등 복합적인 리스크 관리도 함께 요구된다는 점에서 균형 잡힌 접근이 필요하다는 의견도 제기된다.
사노피의 AI 전환은 단순한 디지털 전환 수준을 넘어, 제약 산업의 의사결정 구조 자체를 재편하는 흐름으로 읽힌다. 스노우플레이크 기반 데이터 통합과 AI 에이전트 도입은 연구개발 속도와 현장 운영 효율성을 동시에 끌어올리는 실험에 가깝다.
다만 기술 의존도 확대에 따른 플랫폼 종속, 데이터 활용의 편중, 글로벌 규제 환경 변화 대응 등 해결해야 할 과제도 적지 않다. 바이오제약 산업 내 AI 경쟁이 본격화되는 가운데, 기술 효율성과 리스크 관리 사이 균형을 어떻게 잡을지가 향후 성패를 가를 핵심 변수로 떠오르고 있다.
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